Projekt C04: Metaphern als Mittel zur Erklärung
Mithilfe von Metaphern lassen sich abstrakte Konzepte leichter erklären: Indem die Erklärer*innen Metaphern verwenden, greifen sie auf vertraute Strukturen und Erfahrungen zurück und stellen ausgewählte Eigenschaften der erklärten Konzepte in den Vordergrund, andere hingegen in den Hintergrund. Im Projekt C04 wird beleuchtet, wie Metaphern in Erklärungen funktionieren, wann und wie sie beim Erklären verwendet werden und welche Auswirkungen sie auf Verständnis haben. Neben der psychologischen Perspektive auf diese Fragen werden computerlinguistische Methoden entwickelt, die den semantischen Raum von Metaphern modellieren und die repräsentierten Eigenschaften automatisch benennen können. Langfristiges Ziel des Projektes ist es, dass KI-Systeme auf angemessene Weise Metaphern verwenden und diese im Laufe der Erklärung dem Verständnis des Gegenübers anpassen können.
Forschungsgebiete: Psychologie, Informatik
Hilfskräfte
Hannah Osthövener, Paderborn University
Celina Moormann, Paderborn University
Annika Korth, Paderborn University
Publikationen
M. Sengupta, M. Alshomary, H. Wachsmuth, in: Proceedings of the 2022 Workshop on Figurative Language Processing, 2022.
M. Sengupta, M. Alshomary, I. Scharlau, H. Wachsmuth, in: Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, Association for Computational Linguistics, 2023.
M. Sengupta, M. Alshomary, H. Wachsmuth, in: Proceedings of the 3rd Workshop on Figurative Language Processing (FLP), Association for Computational Linguistics, 2023.
M. Sengupta, M. Alshomary, I. Scharlau, H. Wachsmuth, in: H. Bouamor, J. Pino, K. Bali (Eds.), Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, Association for Computational Linguistics, Singapore, 2023, pp. 4636–4659.
M. Sengupta, R. El Baff, M. Alshomary, H. Wachsmuth, in: K. Duh, H. Gomez, S. Bethard (Eds.), Proceedings of the 2024 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (Volume 1: Long Papers), Association for Computational Linguistics, Mexico City, Mexico, 2024, pp. 3621–3631.
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